基于matlab的语音信号处理程序

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DSP基于Matlab的语音信号处理(代码)

DSP基于Matlab的语音信号处理(代码)

数字信号处理2.1.2 采样频率采样频率是指计算机每秒钟采集多少个声音样本,是描述声音文件的音质、音调,衡量声卡、声音文件的质量标准。

采样频率越高,即采样的间隔时间越短,则在单位时间内计算机得到的声音样本数据就越多,对声音波形的表示也越精确。

采样频率与声音频率之间有一定的关系,根据奎斯特理论,只有采样频率高于声音信号最高频率的两倍时,才能把数字信号表示的声音还原成为原来的声音。

这就是说采样频率是衡量声卡采集、记录和还原声音文件的质量标准。

2.1.3 采样位数与采样频率采样位数即采样值或取样值,用来衡量声音波动变化的参数,是指声卡在采集和播放声音文件时所使用数字声音信号的二进制位数。

采样频率是指录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数,采样频率越高声音的还原就越真实越自然。

采样位数和采样率对于音频接口来说是最为重要的两个指标,也是选择音频接口的两个重要标准。

无论采样频率如何,理论上来说采样的位数决定了音频数据最大的力度范围。

每增加一个采样位数相当于力度范围增加了6dB。

采样位数越多则捕捉到的信号越精确。

对于采样率来说你可以想象它类似于一个照相机,44.1kHz意味着音频流进入计算机时计算机每秒会对其拍照达441000次。

显然采样率越高,计算机摄取的图片越多,对于原始音频的还原也越加精确。

2.2 语音信号的分析及处理方法2.2.1 语音的打开在matlab平台下,利用wavread进行语音采集, 得到语音的分辨率、采样率以频率特性。

2.2.2 语音信号的频谱分析画出语音信号的时域波形,利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性。

2.2.3产生噪声信号利用matlab产生固定频率的交流噪声,并加到语音信号中去,得到被污染的语音信号,并播放语音信号,利用函数fft对噪声进行快速傅里叶变换,得到噪声的频谱特性。

2.2.4 数字滤波器设计原理数字滤波是数字信号分析中最重要的组成部分之一,与模拟滤波相比,它具有精度和稳定性高、系统函数容易改变、灵活性强、便于大规模集成和可实现多维滤波等优点。

基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计与实现

基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计与实现

基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计与实现一、引言语音信号处理与识别是人工智能领域中的重要研究方向之一,随着深度学习和人工智能技术的不断发展,基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计与实现变得越来越受到关注。

本文将介绍如何利用MATLAB进行语音信号处理与识别系统的设计与实现。

二、MATLAB在语音信号处理中的应用MATLAB作为一种强大的科学计算软件,提供了丰富的工具箱和函数库,可以方便地进行语音信号处理。

在语音信号处理中,MATLAB可以用于语音信号的采集、预处理、特征提取、模型训练等各个环节。

通过MATLAB提供的工具,可以高效地对语音信号进行分析和处理。

三、语音信号处理流程1. 语音信号采集在语音信号处理系统中,首先需要对语音信号进行采集。

通过MATLAB可以实现对声音的录制和采集,获取原始的语音信号数据。

2. 语音信号预处理采集到的语音信号数据通常包含噪声和杂音,需要进行预处理以提高后续处理的准确性。

预处理包括去噪、降噪、滤波等操作,可以有效地净化语音信号数据。

3. 特征提取在语音信号处理中,特征提取是一个关键步骤。

通过MATLAB可以提取出语音信号的频谱特征、时域特征等信息,为后续的模式识别和分类打下基础。

4. 模型训练与识别利用MATLAB可以构建各种机器学习模型和深度学习模型,对提取出的特征进行训练和识别。

通过模型训练,可以实现对不同语音信号的自动识别和分类。

四、基于MATLAB的语音信号处理与识别系统设计1. 系统架构设计基于MATLAB的语音信号处理与识别系统通常包括数据采集模块、预处理模块、特征提取模块、模型训练模块和识别模块。

这些模块相互配合,构成一个完整的系统架构。

2. 界面设计为了方便用户使用,可以在MATLAB中设计用户友好的界面,包括数据输入界面、参数设置界面、结果展示界面等。

良好的界面设计可以提升系统的易用性和用户体验。

五、基于MATLAB的语音信号处理与识别系统实现1. 数据准备首先需要准备好用于训练和测试的语音数据集,包括正样本和负样本。

MATLAB用于语音信号的处理[1]

MATLAB用于语音信号的处理[1]

MATLAB用于语音信号的处理一.设计目的通过该设计,要求对语音信号的采集、处理、传输、显示、和存储等有一个系统的掌握和理解。

理解信号采样频率的概念,掌握对语音信号进行时域和频域分析方法,了解滤波器的概念及原理。

二.设计内容1.语音信号的采集2.语音信号的频谱分析3.设计数字滤波器4.用滤波器对信号进行滤波5.分析滤波后得到的语音信号的频谱,画出滤波后信号的时域波形和频谱,并对滤波前后的信号进行对比,分析信号的变化6.回放语音信号三.总体方案设计1.利用Windows下的录音机或其他软件,录制一段语音信号,时间控制在1s左右,然后再MATLAB软件平台下,利用函数wavread对录制的语音信号进行采样,记住采样频率和采样点数。

MATLAB函数:Wavread功能对语音信号进行采样,wavread函数的格式为:[y,fs,bits]=wavread('d:\kugou\2.wav',[n1,n2]),返回文件中语音信号从n1到n2之间的样本。

2.先画出语音信号的时域波形,然后对语音信号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性。

MATLAB函数:fft功能是实现快速傅里叶变换,fft函数的格式为:y=fft(y),返回向量x的不连续fourier变换。

3.根据低通滤波器的性能指标设计出滤波器。

MATLAB函数:Ellipord功能是要求低通滤波器的参数,ellipord函数的格式为:[N,Wn]=ellipord(Wp,Ws,Rp,Rs),返回设计滤波器的阶数和截止频率。

Ellip功能是设计IIR滤波器,ellip函数的格式为:[b,a]=ellip(N,Rp,Rs,Wn),返回设计滤波器的低通滤波器的参数。

4.用设计的滤波器对采集的语音信号进行滤波。

MATLAB函数:filter功能对信号进行滤波,filter函数的格式为:y=filter(b,a,x),由给定的滤波器对x进行滤波。

基于Matlab的语音信号处理

基于Matlab的语音信号处理

对语音信号的一部分进行傅里叶变换, 并进行倒谱分析,得到如图
从上面的倒谱图可以看出.当读 “主人,信息收到了”时,所对应的 频率大概在200Hz左右。这与人的语 音信号频率集中在200 Hz到4.5 kHz 之间是相一致的。而在未发声的时间 段内,相对的小高频部分(200500Hz) 应该属于背景噪声。
2、信号调整包括信号的幅度和频率的任意倍 数变化
3、信号的滤波采用了四种滤波方式
四、语音信号的处理设计
1 语音信号的Байду номын сангаас取
其中声音的采样频率Fs=22050Hz,y为采样 数据,NBITS表示量化阶数。 部分程序如下: fn=input(' Enter WAV filename:','s'); %获取一个*.wav的文件 [x,fs,nb]=wavread(fn); ms2=floor(fs*0.002); ms10=floor(fs*0.01); ms20=floor(fs*0.02); ms30=floor(fs*0.03);• • •• t=(0:length(x)-1)/fs; %计算样本时刻 subplot(2,1,1); %确定显示位置 plot(t,x); %画波形图 legend('Waveform'); xlabel( 'Time(s)'); ylabel('Amplitude');
语音信号的波形图
2 语音信号的调整
• 语音信号的频率调整
信号周期变为原来的1/2
• 语音信号的振幅调整
3 语音信号的傅里叶变换

• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •

基于matlab的语音信号的基本处理

基于matlab的语音信号的基本处理

专题研讨四、信号与系统综合应用确定题目(根据个人兴趣、结合实际确定题目,可从下面参考题目中选择,也可自由确定):基于matlab的语音信号的基本处理参考题目:题目1:含噪信号滤波题目2:双音多频信号的产生与检测题目3:磁盘驱动系统仿真题目4:卡尔曼滤波器的应用题目5:应用反馈扩大放大器的带宽(以上只是本专题的部分题目)开题报告课题实施过程记录包括仿真程序、仿真结果、结果分析、方案完善等 ○1语音信号的制作及描述 1) 制作语音文件:用windows 录音机录制一小段语音文件"333.wav ”,内容为"信号与信息系统",由一同学播音. 2) 用matlab 播放”333.wav ”仿真程序:3) [y,Fs,bits]=wavread('333.wav'); sound(y,Fs);pause;4) 绘画出语音文件的时域和频域波形: 仿真程序:[y,Fs,bits]=wavread('333.wav'); plot(y);仿真结果:0123456789x 104-0.8-0.6-0.4-0.20.20.40.6结果分析:随着时间变化,声音能量图形 方案完善:1.时间轴有问题,与实际的时间不一样.2.语音信号的频域分析更清楚.仿真程序:[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y); Y = fft(y,sLength);Pyy = Y.* conj(Y) / sLength; halflength=floor(sLength/2); f=Fs*(0:halflength)/sLength; figure;plot(f,Pyy(1:halflength+1));xlabel('Frequency(Hz)'); t=(0:sLength-1)/Fs; figure;plot(t,y);xlabel('Time(s)');仿真结果:0.51 1.52 2.5x 104Frequency(Hz)00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82-0.8-0.6-0.4-0.20.20.40.6Time(s)结果分析:频域分析是从另一个角度观察信号;语音信号的一般频域范围"200~2000"Hz ○2语音信号抽取及倍插仿真程序:[y,Fs,bits]=wavread('111.wav'); sound(y,Fs/2);pause;[y,Fs,bits]=wavread('111.wav'); sound(y,2*Fs);pause;仿真结果与分析:以Fs/2及2*Fs 播放的语音信号存在失真, 方案完善:需要做出波形,做更直观的观察. ○3语音信号的加噪1)语音信号加高频噪音及播放. 仿真程序:[y,Fs,bits]=wavread('333.wav'); y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.5;d=A*cos(2*pi*f*t)';y=y+d;sound(y,Fs);仿真结果:播放时伴有尖锐的”吱吱”声.结果分析:由于加入高频成分余弦信号,信号叠加后出现了尖锐的噪音.2)加噪后的语音信号的时域和频域波形.仿真程序:[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.05;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;sLength=length(y1);Y = fft(y1,sLength);Pyy = Y.* conj(Y) / sLength;halflength=floor(sLength/2);f=Fs*(0:halflength)/sLength;figure;plot(f,Pyy(1:halflength+1));xlabel('Frequency(Hz)');仿真结果:00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82-0.8-0.6-0.4-0.20.20.40.6Time(s)0.51 1.522.5x 10405101520253035404550Frequency(Hz)结果分析:时域波形跟加噪前没有什么明显的区别.在频域上我们发现有一个近6000Hz的高频成分,这是产生的噪音的根本所在.方案完善:运用subplot将加噪前和加噪后的时域和频域波形进行对比,效果会更好.○4数字滤波这一部分我们学习了函数BUTTER,进行了最简单的数字滤波.[b,a]=butter(N,wc);代表数字低通滤波器,wc代表归一化频率(0<wc<=1,等于一时为奈奎斯特频率);N为滤波器的阶数.y2=filter(b,a,y1);对信号y1进行巴特滤波,滤波器为[b,a]系统滤波后信号的效果播放.仿真程序:[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.05;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;N=2;wc=[0.01,0.07];[b,a]=butter(N,wc);y2=filter(b,a,y1);sound(y2,Fs);仿真结果:原先的噪声消失,语音信号变回原样.滤波器为低通滤波器,滤去高频成分.方案完善:1.画出滤波后的时域和频域波形2. 对滤波器进行系统分析1.画出滤波后的时域和频域波形仿真程序:[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.05;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;plot(t,y);xlabel('Time(s)');N=2;wc=[0.01,0.07];[b,a]=butter(N,wc);y2=filter(b,a,y1); sLength1=length(y2); Y1 = fft(y2,sLength1);Pyy = Y1.* conj(Y1) / sLength1; halflength1=floor(sLength1/2); f1=Fs*(0:halflength1)/sLength1; figure;plot(f,Pyy(1:halflength+1));xlabel('Frequency(Hz)'); t=(0:sLength-1)/Fs; figure;plot(t,y2);xlabel('Time(s)');仿真结果:00.51 1.52 2.5x 1040.511.522.53Frequency(Hz)00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82-0.8-0.6-0.4-0.20.20.40.6Time(s)结果分析:基本效果良好,有少许失真. 2. 对滤波器进行系统分析 仿真程序:w=linspace(0,6000,10000); wc=[0.01 0.07]; N=2;[b,a]=butter(N,wc); H=freqz(b,a,w); plot(w,abs(H)); axis([0 2500 0 1.5]);仿真结果:010002000300040005000600000.511.5○3RC 模拟滤波(物理形式熟悉) [y,Fs,bits]=wavread('333.wav');%¶Á³öÐźţ¬²ÉÑùÂʺͲÉÑùλÊý¡£y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.5;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;RC=0.001;b=1/RC;a=[1,1/RC];sys=tf(b,a);y2=lsim(sys,y1,t);sound(y2,Fs);结果:效果良好,声音恢复.RC 滤波器的波特图RC=0.001;w=linspace(0,2,1024);b=1/RC;a=[1,1/RC];g=tf(b,a);bode(g);xlabel('w');ylabel('H(jw)');-40-30-20-100M a g n i t u d e (d B)101102103104105H (j w ) (d e g )Bode Diagramw (rad/sec)总结报告摘要:利用所学的知识对实际语音信号进行时域,频域分析;体会信号的抽样定理,即信号的抽取和倍插;运用信号叠加对信号进新加噪(高频),并用数字滤波器butter 滤去高频成分去噪;课题原理框图:课题最终仿真程序:○1语音信号的制作及描述; [y,Fs,bits]=wavread('333.wav');sound(y,Fs);pause;[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);Y = fft(y,sLength);Pyy = Y.* conj(Y) / sLength;halflength=floor(sLength/2);f=Fs*(0:halflength)/sLength;figure;plot(f,Pyy(1:halflength+1));xlabel('Frequency(Hz)');t=(0:sLength-1)/Fs;figure;plot(t,y);xlabel('Time(s)');○2语音信号抽取及倍插; [y,Fs,bits]=wavread('111.wav');sound(y,Fs/2);pause;[y,Fs,bits]=wavread('111.wav');sound(y,2*Fs);pause;○3语音信号的加噪;[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.05;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;N=2;wc=[0.01,0.07];[b,a]=butter(N,wc);y2=filter(b,a,y1);sound(y2,Fs);[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.05;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;sLength=length(y1);Y = fft(y1,sLength);Pyy = Y.* conj(Y) / sLength;halflength=floor(sLength/2);f=Fs*(0:halflength)/sLength;figure;plot(f,Pyy(1:halflength+1));xlabel('Frequency(Hz)');○4滤波器.[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.05;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;N=2;wc=[0.01,0.07];[b,a]=butter(N,wc);y2=filter(b,a,y1);sound(y2,Fs);[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.05;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;plot(t,y);xlabel('Time(s)');N=2;wc=[0.01,0.07];[b,a]=butter(N,wc);y2=filter(b,a,y1);sLength1=length(y2);Y1 = fft(y2,sLength1);Pyy = Y1.* conj(Y1) / sLength1;halflength1=floor(sLength1/2);f1=Fs*(0:halflength1)/sLength1;figure;plot(f,Pyy(1:halflength+1));xlabel('Frequency(Hz)');t=(0:sLength-1)/Fs;figure;plot(t,y2);xlabel('Time(s)');w=linspace(0,6000,10000);wc=[0.01 0.07];N=2;[b,a]=butter(N,wc);H=freqz(b,a,w);plot(w,abs(H));axis([0 2500 0 1.5]);[y,Fs,bits]=wavread('333.wav');%¶Á³öÐźţ¬²ÉÑùÂʺͲÉÑùλÊý¡£y=y(:,1);sLength=length(y);t=(0:sLength-1)/Fs;f=50000;A=0.5;d=A*cos(2*pi*f*t)';y1=y+d;RC=0.001;b=1/RC;a=[1,1/RC];sys=tf(b,a);y2=lsim(sys,y1,t);sound(y2,Fs);RC=0.001;w=linspace(0,2,1024);b=1/RC;a=[1,1/RC];g=tf(b,a);bode(g);xlabel('w');ylabel('H(jw)');课题成果:1)了解了语音信号matlab处理的基本过程及思路,重点复习了波形绘制,系统响应;2)体会到理论与实践的结合,语音信号的处理和实际生活接近,趣味性强.本课题还存在哪些问题?1)对matlab的一些函数比较模糊,比如信号的长度估计,butter滤波函数的运用2)对于信号的滤波只是在很理想的高频情形下,过于单一简单,对实际的噪声滤波还有很多需要完善的.研究性学习自我体会与评价通过研究性学习你在哪些方面有所收获?(如学习方法、合作精神、探索精神、创新意识等)。

MATLAB课程设计---基于MATLAB的语音信号处理

MATLAB课程设计---基于MATLAB的语音信号处理

MATLAB课程设计---基于MATLAB的语音信号处理武汉理工大学《基于MATLAB的语音信号处理》课程设计说明书课程设计任务书学生姓名:陈欢专业班级: 通信0902班指导教师:徐文君工作单位: 信息工程学院题目: 基于MATLAB的语音信号处理设计任务与要求:1、Matlab的基本运算(1) 极限的计算、微分的计算、积分的计算、级数的计算、求解代数方程、求解常微分方程;(2) 矩阵的最大值、最小值、均值、方差、转置、逆、行列式、特征值的计算、矩阵的相乘、右除、左除、幂运算;2、基于MATLAB的语音信号处理(1)完成语音信号的采集,利用windows自带的录音机或其他软件,录制一段午语音,时间在1s以内,并对信号进行采样,画出采样信号的时域和频域波、(2)要求用窗函数法和双线性变换法设计三种数字滤波器(3)用设计好滤波器的对语音信号进行滤波处理,画出处理后的时域和频域波形。

(4)对滤波前后的语音信号频谱进行对比,并对设计结果进行分析。

参考文献:1、易克初,田斌,付强.语音信号处理.北京:国防工业出版社,2000年2、贾永红.数字图像处理.武汉大学出版社,2003年9月时间安排:第16周安排任务,分组。

第17周设计仿真,撰写报告。

第18周完成设计,提交报告,答辩。

指导教师签名: 2011 年月日系主任(或责任教师)签名: 2011 年月日1武汉理工大学《基于MATLAB的语音信号处理》课程设计说明书目录摘要 ..................................................................... .. (1)ABSTRACT ........................................................... ................................................... 2 1 课程设计的基本原理 ..................................................................... ...................... 3 1.1 设计要求 ..................................................................... .. (3)1.1.1 采用MATLAB基本运算如下 (3)1.1.2 基于MATLAB的语音信号处理 (3)1.2.Matlab的基本运算 ..................................................................... .. (4)1.2.1极限的计算 ..................................................................... . (4)1.2.2微分的计算 ..................................................................... . (4)1.2.3积分的计算 ..................................................................... . (5)1.2.4 级数的计算 ..................................................................... (5)1.2.5 求解代数方程 ..................................................................... (5)1.2.6 求解常微分方程 ..................................................................... .. (6)1.2.7 矩阵的基本运算 ..................................................................... .. (6)1.2.8 多项式的基本运算 ..................................................................... ....... 6 1.3 语音信号的录入与打开 ..................................................................... ......... 8 1.4 时域信号的FFT分析 ..................................................................... ............ 8 1.5 数字滤波器设计原理 ..................................................................... . (8)1.5.1 用窗函数法设计FIR滤波器 (9)1.5.2 用双线性变换法设计IIR数字滤波器 (9)2 语音信号分析和处理过程 ..................................................................... ..............10 2.1 语音信号的采集 ..................................................................... ...................10 2.2 窗函数法设计 ..................................................................... .. (11)2.2.1窗函数法低通滤波器 ..................................................................... (11)2.2.2 窗函数法高通滤波器 ..................................................................... ..142.2.3 窗函数法带通滤波器 ..................................................................... ..15 2.3双极性变换法设计 ..................................................................... . (16)2.3.1 双极性变换法设计低通滤波器 (18)2.3.2 双极性变换法设计高通滤波器 (20)2.3.3 双极性变换法设计带通滤波器 (24)2.4 结果分析 ..................................................................... ...............................26 3 总结 ..................................................................... ................................................27 参考文献 ..................................................................... .. (28)2武汉理工大学《基于MATLAB的语音信号处理》课程设计说明书摘要MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简称,和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。

(完整word版)基于matlab的语音信号处理(2)

(完整word版)基于matlab的语音信号处理(2)

(完整word版)基于matlab的语音信号处理(2) 数字信号处理设计报告题目:基于Matlab的语音信号处理系别信息工程学院专业班级通信工程1342学生姓名范泉指导教师吉李满提交日期2016年6月10日(完整word版)基于matlab的语音信号处理(2)摘要数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。

因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域,这通常通过模数转换器实现.而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域,这是通过数模转换器实现的。

数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器(DSP)和专用集成电路(ASIC)等。

数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点,这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。

本设计的具体内容是基于MATLAB的语音信号处理,核心算法是离散傅立叶变换(DFT),是DFT使信号在数字域和频域都实现了离散化,从而可以用通用计算机处理离散信号。

然后添加噪声信号,选用合适的滤波器对噪声信号进行滤除,使数字信号处理从理论走向实用。

MATLAB功能强大,可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

用MATLAB来解算问题要比用其他语言简捷得多,并且mathwork也吸收了像Maple等软件的优点,使MATLAB成为一个强大的数学软件。

在新的版本中也加入了对C,FORTRAN,C++ ,JAVA的支持。

可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用,此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序,用户可以直接进行下载就可以用。

关键词:数字信号处理器;离散傅立叶变换;MATLAB目录第一章绪论 (1)1.1课题研究的目的 (1)1。

如何使用Matlab进行语音信号处理

如何使用Matlab进行语音信号处理

如何使用Matlab进行语音信号处理引言:语音信号处理是一个重要的领域,在各种应用中都有广泛的应用,如语音识别、语音合成、音频编码等。

而Matlab是一个功能强大的工具,提供了许多用于语音信号处理的函数和工具箱,使得处理语音信号变得更加简单和高效。

本文将介绍如何使用Matlab进行语音信号处理的基本流程和一些常用的处理方法。

一、语音信号处理基础知识1.1 语音信号的特点语音信号是一种时变信号,具有时间和频率的特性。

它由一系列的声音波形组成,通过声音传感器(如麦克风)捕获并转换为电信号。

语音信号具有频谱的特征,包括基频、共振峰等。

了解语音信号的基本特点是进行语音信号处理的前提。

1.2 语音信号处理的基本流程语音信号处理的基本流程包括预处理、特征提取、模型建立、参数估计和应用等步骤。

预处理包括去噪、降采样等操作,特征提取包括MFCC(Mel频率倒谱系数)等方法,模型建立包括隐藏马尔可夫模型(HMM)等,参数估计通过最大似然估计等方法进行参数估计,应用包括语音识别、语音合成等。

二、使用Matlab进行语音信号处理的基本方法2.1 读取和保存语音文件Matlab提供了许多函数用于读取和保存语音文件。

可使用"audioread"函数读取.wav格式的语音文件,并得到语音信号的时域波形,可以使用"audiowrite"函数保存处理后的语音文件。

2.2 语音信号的时域和频域分析Matlab提供了许多函数用于对语音信号进行时域和频域分析。

可以使用"waveform"函数绘制语音信号的波形,使用"spectrogram"函数绘制语音信号的频谱图。

2.3 语音信号的预处理在语音信号处理之前,通常需要对语音信号进行预处理,如去除噪声、降低采样率等。

Matlab提供了丰富的函数和工具箱用于语音信号的预处理,如"noisegate"函数用于去除噪声,"resample"函数用于降低采样率。

基于matlab语音信号的处理的有关程序与GUI

基于matlab语音信号的处理的有关程序与GUI

[y,fs,bits]=wavread('E:\English of university\12.wav');%(该语音文件放在 E 盘下)sound(y,fs,bits);%使用该语句播放原始语音信号Y=fft(y,4096);figure(1)subplot(211),plot(y); title('原始信号波形');subplot(212),plot(abs(Y)); title('原始信号频谱');fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;fs=44100;%滤波器参数wc=2*fc/fs;wp=2*fp/fs;%变换为数字域参数N=ceil((As-7.95)/(14.36*(wc-wp)/2))+1;%滤波器阶数beta=0.1102*(As-8.7);%凯赛窗参数 betaWin=kaiser(N+1,beta);%生成窗函数b=fir1(N,wc,Win);%设计滤波器figure(2)freqz(b,1,512,fs);%画出频谱图x=fftfilt(b,y);%滤波X=fft(x,4096);%FFTsound(x,fs,bits);%回放语音信号figure(3)subplot(211),plot(x); title('凯赛窗设计的低通滤波器滤波后信号波形');subplot(212),plot(abs(X)); title('凯赛窗设计的低通滤波器滤波后信号频谱');fp1=1200; fp2=3000;fc1=1000;fc2=3200;As=100;Ap=1;fs=22050;%滤波器参数wc1=2*fc1/fs;wp1=2*fp1/fs;wc2=2*fc2/fs;wp2=2*fp2/fs;width=min((wp1-wc1),(wc2-wp2));%转换为数字域参数N=ceil((As-7.95)/(14.36*width/2))+1;%滤波器阶数beta=0.1102*(As-8.7);%凯赛窗参数 betaWin=kaiser(N+1,beta);%生成窗函数wc=[wc1 wc2];b=fir1(N,wc,Win);figure(4)freqz(b,1,512,fs);%画出滤波器频谱图(上图所示)x=fftfilt(b,y);%滤波X=fft(x,4096);%FFTsound(x,fs,bits);%回放语音信号figure(5)subplot(211),plot(x); title('凯赛窗设计的带通滤波器滤波后信号波形');subplot(212),plot(abs(X)); title('凯赛窗设计的带通滤波器滤波后信号频谱');fp=5000;fc=4800;As=100;Ap=1;fs=22050;%高通滤波器参数wc=2*fc/fs;wp=2*fp/fs;N=ceil((As-7.95)/(14.36*(wp-wc)/2))+1;%滤波器阶数beta=0.1102*(As-8.7);%凯赛窗参数 betaWin=kaiser(N+1,beta);%生成窗函数100b=fir1(N,wc,'high',Win);%设计高通滤波器-100200figure(6)freqz(b,1,512,fs);%-画出频谱图如右图所示x=fftfilt(b,y);%滤波X=fft(x,4096);%FFTsound(x,fs,bits);%回放语音信号figure(7)subplot(211),plot(x); title('凯赛窗设计的高通滤波器滤波后信号波形');subplot(212),plot(abs(X)); title('凯赛窗设计的高通滤波器滤波后信号频谱');fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;ffs=44100;wc=2*fc/ffs;wp=2*fp/ffs;[n,wn]=ellipord(wp,wc,Ap,As);%求阶数 N 和通带截止频率[num,den]=ellip(n,Ap,As,wn);%设计椭圆滤波器figure(8)freqz(num,den,256,ffs);%画出频率响应x=filter(num,den,y);%滤波X=fft(x,4096);%FFTfigure(9)subplot(211),plot(x); title('双线性变换法设计的低通滤波器滤波后信号波形'); subplot(212),plot(abs(X)); title('双线性变换法设计的低通滤波器滤波后信号频谱'); fp=[3000,8000];fc=[1000,10000];Ap=1;As=100;ffs=44100wc=2*fc/ffs;wp=2*fp/ffs;[n,wn]=ellipord(wp,wc,Ap,As);[num,den]=ellip(n,Ap,As,wn);figure(10)freqz(num,den,256,ffs);x=filter(num,den,y);%滤波X=fft(x,4096);%FFTfigure(11)subplot(211),plot(x); title('双线性变换法设计的带通滤波器滤波后信号波形'); subplot(212),plot(abs(X)); title('双线性变换法设计的带通滤波器滤波后信号频谱'); fp=5000;fc=4800;As=100;Ap=1;ffs=44100;wc=2*fc/ffs;wp=2*fp/ffs;[n,wn]=ellipord(wp,wc,Ap,As);[num,den]=ellip(n,Ap,As,wn,'high');x=filter(num,den,y);X=fft(x,4096);figure(12)freqz(num,den,256,ffs);figure(13)subplot(211),plot(x); title('双线性变换法设计的高通通滤波器滤波后信号波形'); subplot(212),plot(abs(X)); title('双线性变换法设计的高通通滤波器滤波后信号频谱');请将以上部分加入到记事本内并改为m文件GUIGUI.fig此文件放到桌面与下面的GUI.m 文件一起用程序如下(如上所述改为GUI.m文件):function varargout = GUI(varargin)% GUI MATLAB code for GUI.fig% GUI, by itself, creates a new GUI or raises the existing% singleton*.%% H = GUI returns the handle to a new GUI or the handle to% the existing singleton*.%% GUI('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local% function named CALLBACK in GUI.M with the given input arguments.%% GUI('Property','Value',...) creates a new GUI or raises the% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are % applied to the GUI before GUI_OpeningFcn gets called. An% unrecognized property name or invalid value makes property application % stop. All inputs are passed to GUI_OpeningFcn via varargin.%% *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one% instance to run (singleton)".%% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES% Edit the above text to modify the response to help GUI% Last Modified by GUIDE v2.5 02-Jan-2014 22:57:31% Begin initialization code - DO NOT EDITgui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @GUI_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn', @GUI_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});end% End initialization code - DO NOT EDIT% --- Executes just before GUI is made visible.function GUI_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)% This function has no output args, see OutputFcn.% hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% varargin command line arguments to GUI (see VARARGIN)% Choose default command line output for GUIhandles.output = hObject;% Update handles structureguidata(hObject, handles);% UIWAIT makes GUI wait for user response (see UIRESUME)% uiwait(handles.figure1);% --- Outputs from this function are returned to the command line. function varargout = GUI_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT); % hObject handle to figure% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Get default command line output from handles structurevarargout{1} = handles.output;% --- Executes on button press in pushbutton5.function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton5 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit1 as text% str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit1 as a double% --- Executes during object creation, after setting all properties.function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to edit1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.% See ISPC and COMPUTER.if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');end% --- Executes on button press in pushbutton2.function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton2 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --- Executes on button press in pushbutton3.function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton3 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --- Executes on button press in pushbutton1.function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton1 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)% --- Executes on button press in pushbutton4.function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton4 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA)。

基于MATLAB的语音信号处理系统设计(程序+仿真图)--毕业设计

基于MATLAB的语音信号处理系统设计(程序+仿真图)--毕业设计

语音信号处理系统设计摘要:语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科。

语音信号处理的目的是得到某些参数以便高效传输或存储,或者是用于某种应用,如人工合成出语音、辨识出讲话者、识别出讲话内容、进行语音增强等。

本文简要介绍了语音信号采集与分析以及语音信号的特征、采集与分析方法,并在采集语音信号后,在MATLAB 软件平台上进行频谱分析,并对所采集的语音信号加入干扰噪声,对加入噪声的信号进行频谱分析,设计合适的滤波器滤除噪声,恢复原信号。

利用MATLAB来读入(采集)语音信号,将它赋值给某一向量,再将该向量看作一个普通的信号,对其进行FFT变换实现频谱分析,再依据实际情况对它进行滤波,然后我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放,以便在听觉上来感受声音的变化。

关键词:Matlab,语音信号,傅里叶变换,滤波器1课程设计的目的和意义本设计课题主要研究语音信号初步分析的软件实现方法、滤波器的设计及应用。

通过完成本课题的设计,拟主要达到以下几个目的:1.1.了解Matlab软件的特点和使用方法。

1.2.掌握利用Matlab分析信号和系统的时域、频域特性的方法;1.3.掌握数字滤波器的设计方法及应用。

1.4.了解语音信号的特性及分析方法。

1.5.通过本课题的设计,培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。

2 设计任务及技术指标设计一个简单的语音信号分析系统,实现对语音信号时域波形显示、进行频谱分析,利用滤波器滤除噪声、对语音信号的参数进行提取分析等功能。

采用Matlab设计语言信号分析相关程序,并且利用GUI设计图形用户界面。

具体任务是:2.1.采集语音信号。

2.2.对原始语音信号加入干扰噪声,对原始语音信号及带噪语音信号进行时频域分析。

2.3.针对语音信号频谱及噪声频率,设计合适的数字滤波器滤除噪声。

2.4.对噪声滤除前后的语音进行时频域分析。

2.5.对语音信号进行重采样,回放并与原始信号进行比较。

使用Matlab进行语音信号处理的基本步骤

使用Matlab进行语音信号处理的基本步骤

使用Matlab进行语音信号处理的基本步骤引言:语音信号处理是一门涉及声音的数字信号处理领域。

它涉及到一系列的算法,用于提取、分析、合成和改变人类语音的特征。

在计算机科学和工程学中,Matlab 是最常用的工具之一,它可以有效地用于语音信号处理。

本文将介绍使用Matlab 进行语音信号处理的基本步骤。

一、导入音频文件和预处理在开始语音信号处理之前,需要导入音频文件并进行预处理。

首先,使用Matlab的音频读取函数将音频文件导入到工作环境中。

常用的音频读取函数有audioread()和wavread()等。

导入音频文件后,可以使用滤波器对音频信号进行去除噪声等预处理操作。

Matlab提供了丰富的滤波器函数,如fir1()和filter()等,可以在预处理阶段使用。

二、时域分析在对音频信号进行时域分析时,常用的技术包括时域增益和自相关函数。

时域增益可以帮助我们调整音频信号的音量。

Matlab提供了amp2db()函数,可以将线性增益转换为分贝增益。

自相关函数可以帮助我们识别音频信号中的周期性特点。

利用Matlab的xcorr()函数可以计算音频信号的自相关函数,并通过绘图工具(如plot()函数)来可视化结果。

三、频域分析频域分析是语音信号处理中的关键步骤之一。

在频域分析中,常用的技术包括傅里叶变换和功率谱密度估计。

Matlab提供了fft()函数用于计算音频信号的傅里叶变换,并通过频率域绘图工具(如plot()函数)来可视化结果。

功率谱密度估计是计算音频信号功率谱的一种技术。

Matlab提供了pwelch()函数来估计音频信号的功率谱密度,并通过plot()函数来可视化结果。

四、频率特征提取在语音信号处理中,频率特征提取是非常重要的一步。

常用的频率特征包括基频、共振峰和频率包络等。

基频代表语音信号的基本频率,可以通过自相关函数或基频提取算法来计算。

共振峰表示语音信号的共振峰位置,可通过线性预测分析或峰值检测算法来提取。

基于matlab语音信号处理

基于matlab语音信号处理

欢迎各位老师对本论文批评指正。
谢谢!
意义
Matlab是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用 软件,它的功能函数可以快捷而又方便地完成语音信 号的处理和分析以及信号的可视化,使人机交互更加 便捷。
第一章
绪论
语音是人类获取信息的重要来源和 利用信息的重要手段。
噪声不但降低了语音质量和语音的可懂度,而且还将 导致系统性能的急剧恶化,严重时使整个系统无法正常工作。
课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现, 综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、 频域分析和滤波。
第二章
语音信号的采集
语音信号的时頻分析:在MATLAB软件平台下,利用wavread函数对语 音信号进行采样,记住采样频率和采样点数,Wavread函数调用格式
第三章 滤波器的设计
1 IIR数字滤波器设计
特沃兹低通滤波器
巴特沃兹高通滤波器
巴特沃兹带通滤波
2.通过滤波器的频域对比图
高通滤波器的频域对 比图
低通滤波器的频域对比 图
带通滤波器的频域对 比图
第四章 实验结果分析
第五章 GUI界面设计
GUI编辑界面
总结
论文对语音信号处理作了详细的介绍,采用图像分析和处 理技术实现对语音信号的处理的基本功能,设计圆满的完成了
2.编写程序这块,发现自己还是存在很大的不足,但是在高老师 的指导下还是慢慢的完成的本设计,自己在以后的工作学习 中,需要不断的学习与进步。
致谢
首先感谢我的指导老师赵老师,感谢高老师这段时 间对我的指导与批评,让我认识到自己很多的不足。感谢机电
系三年来对我的教导。
其次我还要感谢各位老师在百忙中抽出时间对本设计审阅 以及评议。 最后衷心的感谢各位老师参加本人的论文答辩,谢谢!

基于MATLAB的语音信号的处理

基于MATLAB的语音信号的处理

第一章语音信号的特点与采集第一节语音信号采集的介绍在Matlab环境中,主要可以通过以下几种方法驱动声卡,采集语音信号:1.将声卡作为对象处理采集语音信号Matlab将声卡作为对象处理,其后的一切操作都不与硬件直接相关,而是通过对该对象的操作来作用于硬件设备(声卡)。

操作时首先要对声卡产生一个模拟输入对象(ai),给ai对象添加一个通道设置采样频率后,就可以启动设备对象,开始采集数据,采集完成后停止对象并删除对象。

2.调用wavrecord功能函数采集语音信号。

wavrecord功能函数只适用于windows95/98/N平台,它使用windows声音输入设备录制声音。

函数调用方式:wavrecord(N,fs,ch,nbits); N:采集的样本数据量; fs:样本采集频率,为8000Hz、11025Hz、22050Hz和44100Hz之一,默认值为11025Hz; ch:样本采集通道,1为单声道,2为双声道,默认值为1(单声道); nbits:每个样本的位数(或称解析度),‘double’、‘single’或‘int16’为16位,‘uint8’为8位;3.运用audiorecorder对象采集语音信号audiorecorder(fs,nbits,ch)可以创设一个audiorecorder对象。

fs:样本采集频率,为8000Hz、11025Hz、22050Hz和44100Hz之一,默认值为8000Hz; nbits:每个样本的位数,8位或16位,默认值为8位; ch:样本采集通道,1为单声道,2为双声道,默认值为1(单声道); audiorecorder对象创设后,就可以进行相应的录音、暂停、停止、播放以及数据读取等操作。

第二节语音信号的特点通过对大量语音信号的观察和分析发现,语音信号主要有下面两个特点:①在频域内,语音信号的频谱分量主要集中在300~3400Hz 的范围内。

利用这个特点,可以用一个防混迭的带通滤波器将此范围内的语音信号频率分量取出,然后按8kHz 的采样率对语音信号进行采样,就可以得到离散的语音信号。

基于matlab的语音信号处理程序

基于matlab的语音信号处理程序

wavefile='a.wav';[y,fs,nbits]=wavread(wavefile);%读取信号,采样率和采样位数[10000,19999] sound(y,fs,nbits)fs %采样频率这里每秒22050,发现采样频率为音频信号的典型值22050Hz nbitsY=fft(y,1024);%数据点数whos yfigure(1),subplot(2,1,1),plot(y);title('原始信号波形');grid onsubplot(2,1,2),plot(abs(Y));title('原始信号频谱'); grid on%横坐标频率,纵坐标振幅%subplot(3,1,3),plot(angle(Y));title('原始信号相位');grid on%双线性变换法设计的低通滤波器fp=1000;%fp为通带频率fc=1200;%fc为阻带起始频率As=100;%As-阻带最小衰减(dB);Ap=1;%Ap-通带波纹(dB);fs1=fs;wp=2*fp/fs1;%wp-椭圆滤波器通带截止角频率;wc=2*fc/fs1;%Ws-椭圆滤波器阻带起始角频率;[n,wn]=ellipord(wp,wc,Ap,As);%n-椭圆滤波器最小阶数;[b,a]=ellip(n,Ap,As,wn);%返回长度为n+1的滤波器系数行向量b和a, b为分子a 为分母figure(2),freqz(b,a,512,fs1); %数字滤波器的频率响应函数,512表示选取单位圆的上半圆等间距的N个点作为频响输出;x=filter(b,a,y);%一维数字滤波器,y2为滤波前输入,x为滤波结果序列X=fft(x,1024);figure(3),subplot(2,1,1),plot(x);title('低通滤波后信号波形');grid onsubplot(2,1,2),plot(abs(X));title('低通滤波后信号频谱');grid onsound(x,fs);%分析图形,比较滤波前后时域波形和频域频谱。

基于matlab的语音信号分析与处理

基于matlab的语音信号分析与处理
降采样是降低特定信号的采样率的过程,通常用于降低数据 传输速率或者数据大小。 降采样因子(常用表示符号为M) 一般是大于1的整数或有理数。这个因子表达了采样周期变成 原来的几倍大,或者等价地表示采样率变成原来的几分之 一。 由于降采样降低了采样率,因此需要保证在新的较低的 采样率下奈奎斯特采样定理仍然成立。
男生时域波形:
女生时域波形:
话音信号的最高频率限制在3400HZ,根据来奎斯特采 样定理
1 fs 2 fm Ts
可知,
抽样频率大于等于两倍信号最高频率, fS=6800HZ 所以电话可以对语音信号采用8KHz的采样速率,信号
可无失真恢复。
对女生信号进行1/2降采样: X1=x(1:2:length(x));
主要内容:采集男声和女声来自号; 对语音信号进行频域分析;
分析男声和女声在频域上的差别;
对采样后的序列进行不同程度的降采样处理,
验证是否会对信号的质量产生影响。
男生频谱图:
根据图可知 男生声音频 率大约在 500hz左右
女生频谱图:
女生声音频率集 中在1khz左右
女声的主要频率在高频段明显多于男声, 因而辨别男生和女声: 用仪器对声音进行频谱分析高频段明显较多的 即为女声,反之则为男声。
对女生信号进行1/5降采样:
观察频谱图,与原声音并无明显变化 声音文件的采样频率为44.1khz,进行1/2降采样后得到的采 样频率为22khz 抽样定理:当抽样频率f S≥2 f h时,抽样后的信号就包含 原连续信号的全部信息,而不会有信息丢失,当需要时,可 以根据这些抽样信号的样本来还原原来的连续信号。
对声音进行采集并进行频域分析的主要程序:
Fs = 44100; y1 = wavrecord(5*Fs,Fs,'double'); wavplay(y1,Fs); Y1=y1(:,1); %采样频率% yt1=fft(y1); %傅里叶变换% df=Fs/length(yt1); Fx=df*(0:length(yt1)-1); %将横轴变为频率轴% subplot(1,1,1); %subplot将图像画在一张图上% plot(y1);title('语音时域波形'); %画语音信号的时域波形z subplot(1,1,1); plot(Fx,abs(yt1)); axis([0 5000 0 800]);title('频谱图 ');xlabel('frequency/Hz'); %频谱图%

基于Matlab的语音信号处理1

基于Matlab的语音信号处理1

数字信号处理课程设计题目:基于Matlab语音处理学院:信息工程学院专业:通信工程班级: 1003班学号: 2010013553、2010013579姓名:郭丹丹、武小飞指导教师:金星目录摘要 (3)第一章背景 (4)第二章设计目的与要求 (6)第三章设计过程 (7)3.1.理论依据 (7)3.2.信号采集 (7)3.3.数字滤波器设计 (8)3.4.信号处理 (8)3.5.不同的滤波器的性能比较 (8)第四章设计原理 (9)4.1语音信号的采样 (9)4.2 数字滤波器的设计 (11)4.3.滤波器的性能指标 (11)第五章实验代码及结果 (12)5.1原语音信号的波形图和频谱分析 (12)5.2 语音信号的定点分析 (13)5.3切比雪夫I型低通滤波器 (15)5.4椭圆低通滤波器 (16)5.5 语音信号滤波后的还原波形 (17)(1).I型切比雪夫FIR滤波后的还原波形 (17)(2). 椭圆FIR滤波后还原波形 (18)第六章收获与体会 (20)参考文献 (22)摘要MATLAB 语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件,它可以将声音文件变换为离散的数据文件, 然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据,如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等, 信号处理是MATLAB 重要应用的领域之一。

本课程设计介绍了基于Matlab的对语音信号采集、处理及滤波器的设计,并使之实现的过程。

理解与掌握课程中的基本概念、基本原理、基本分析方法,用Matlab进行数字语音信号处理,并阐述了课程设计的具体方法、步骤和内容。

综合运用本课程的理论知识进行频谱分析以及滤波器设计,通过理论推导得出相应结论,并利用MATLAB作为工具进行实现,从而复习巩固课堂所学的理论知识,提高对所学知识的综合应用能力,并从实践上初步实现对数字信号的处理。

关键词:MATLAB 工具信号语音采集滤波器第一章背景语音信号处理是一门比较实用的电子工程的专业课程,语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。

基于matalab的语音信号处理

基于matalab的语音信号处理

吉首大学信息科学与工程学院课程设计报告书课程数字信号处理课题:基于Matlab的语音信号处理与仿真姓名:周雄鹏,尹里,杨建,林湘煌,学号:专业:通信工程年级: 2011级指导教师:基地指导教师:年月一、项目介绍与设计目的语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。

通过语言相互传递信息是人类最重要的基本功能之一。

语音是语言的声学表现,是相互传递信息的最重要的手段,是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。

随着计算机技术和信息技术的发展,语音交互已经成为人机交互的必要手段,而语音信号的采集和处理是人机交互的前提和基础。

尽管在Windows附件的娱乐中带有一个录音机,通过它可以驱动声卡采集语音信号并保存为语音文档,但是要对采集的信号进一步分析处理就必须另外编程或通过其它软件,而且Windows附件中的录音机功能极其有限不能扩展。

而在Matlab环境中,可以通过多种编程方法驱动声卡,实现对语音信号的采集和回放。

同时由于Matlab是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用软件,它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数,利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化,使人机交互更加便捷。

语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门新兴学科。

作为高科技应用领域的研究热点,语音信号处理技术从理论的研究实际应用已经走过了几十个春秋并且取得了长足的进步。

它正在直接与办公、交通、金融、保安、商业、旅游等行业的语音咨询与管理等各种实际应用领域相接轨。

可见,语音信号处理技术的研究将是一项挑战性的工作。

语音信号处理包括的主要方面有:语音的识别,语言的理解,语音的合成,语音的增强,语音的数据压缩等。

而本文仅仅是对语音信号做一些简单的处理,包括信号的提取、调整、变换和滤波等。

本文是对语音信号同时在时域和频域进行滤波处理和分析,在Matlab应用软件下设计一个简易图形用户界面(GUI),来解决一般应用条件下的各种语二、设计方案1.项目环境要求语音信号的处理与仿真选用Matlab平台[2,5,7,8,9]。

基于MATLAB的音频信号处理与语音识别系统设计

基于MATLAB的音频信号处理与语音识别系统设计

基于MATLAB的音频信号处理与语音识别系统设计一、引言音频信号处理与语音识别是数字信号处理领域的重要研究方向,随着人工智能技术的不断发展,语音识别系统在日常生活中得到了广泛应用。

本文将介绍如何利用MATLAB软件进行音频信号处理与语音识别系统的设计,包括信号预处理、特征提取、模式识别等关键步骤。

二、音频信号处理在进行语音识别之前,首先需要对音频信号进行处理。

MATLAB提供了丰富的信号处理工具,可以对音频信号进行滤波、降噪、增益等操作,以提高后续语音识别的准确性和稳定性。

三、特征提取特征提取是语音识别中至关重要的一步,它能够从复杂的音频信号中提取出最具代表性的信息。

常用的特征包括梅尔频率倒谱系数(MFCC)、线性预测编码(LPC)等。

MATLAB提供了丰富的工具箱,可以方便地实现这些特征提取算法。

四、模式识别模式识别是语音识别系统的核心部分,它通过对提取出的特征进行分类和识别,从而实现对不同语音信号的区分。

在MATLAB中,可以利用支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等算法来构建模式识别模型,并对语音信号进行分类。

五、系统集成将音频信号处理、特征提取和模式识别整合到一个系统中是设计语音识别系统的关键。

MATLAB提供了强大的工具和函数,可以帮助我们将各个部分有机地结合起来,构建一个完整的语音识别系统。

六、实验与结果分析通过实际案例和数据集,我们可以验证所设计的基于MATLAB的音频信号处理与语音识别系统的性能和准确性。

通过对实验结果的分析,可以进一步优化系统设计,并提高语音识别系统的性能。

七、结论基于MATLAB的音频信号处理与语音识别系统设计是一个复杂而又具有挑战性的任务,但是借助MATLAB强大的功能和工具,我们可以更加高效地完成这一任务。

未来随着人工智能技术的不断发展,基于MATLAB的语音识别系统将会得到更广泛的应用和进一步的优化。

通过本文对基于MATLAB的音频信号处理与语音识别系统设计进行介绍和讨论,相信读者对该领域会有更深入的了解,并能够在实际应用中灵活运用所学知识。

基于MATLAB语音信号分析与处理ppt

基于MATLAB语音信号分析与处理ppt

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FIR滤波器的窗函数设计
3.基于哈明窗高通滤波器设计
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FIR滤波器的窗函数设计
4.基于矩形窗带阻滤波器设计
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6.语音信号的效果显示:
通过用户图形界面的输出功能,将处理后的信号的语音进 行播放,试听处理后的效果。
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Thank you
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5.语音信号的滤波:设计FIR好玩IIR滤波器,滤除语音信号中加噪的噪 音部分,可采用低通滤波、高通滤波、带通滤波、带阻滤波,并比较各 种滤波后的效果。信号的滤波采用了四种滤波方式,来观察各种滤波性 Text 1 sub text 能的优缺点。如下图所示。信号滤波低通滤波器带通滤波器带阻滤波器 高通滤波器 Text 2 信号滤波
信号的调 整
幅度的调 整
频率的调 整
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(1)语音信号的时域FFT分析 FFT即为快速傅氏变换,是离散傅氏变换的快速算法 ,它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性,对离 散傅立叶变换的算法进行改进获得的。在 MATLAB的信号 Diagram 2 处理工具箱中数FFT和IFFT用于快速傅立叶变换和逆变换 。函数FFT用于序列快速傅立叶变换,其调用格式为 y=fft(x),其中,x是序列,y是序列的FFT,x可以为一向量 或矩阵,若x为一向量,y是x的FFT且和x相同长度若x为一 矩阵,则y是对矩阵的每一列向量进行FFT。如果x长度是2 的幂次方,函数fft执行高速基-2FFT算法,否则fft执行一 Diagram 3 Diagram 4 种混合基的离散立叶变换算法,计算速度较慢。函数 FFT 的另一种调用格式为y=fft(x,N)x,y意义同前,N正整数。 函数执行N点的FFT,若x为向量且长度小于N,则函数将x 补零至长度N;若量x的长度大于N,则函数截短x使之长度 为N;若x 为矩阵,按相同方法对x进行处理。

基于MATLAB的语音处理

基于MATLAB的语音处理

基于MATLAB的语音滤波实验实验目的:1.在Matlab环境下对语音的频谱进行处理(数字滤波)并试听效果;2.在Matlab环境下对语音的抽样率进行处理(语音压缩)并试听效果实验步骤:一、音频文件的压缩(抽取)。

1.利用windows附件中的录音机功能录制8~10秒的.wav语音文件,并以lei为文件名保存到Matlab/work的文件夹中。

a.打开开始/程序/附件/娱乐/录音机;b.用windows media player播放一首音乐并用MIC对着耳机录音或自已说话录音(按键),到10秒时停止(按键);c.将录制的文件加存为C:/Matlab/work中,文件名为leii.wav;2.打开Matlab并新建一.m文件;3.在.m文件中用y=wavread(‘lei.wav’)命令读入语音文件。

4.语音压缩:在m命令窗中输入如下命令:5.运行sample2.m之后会在work文件夹中生成一个名为lei2的.wav文件,如下图:6.双击lei2音频文件,用耳机试听效果,并跟lei1的效果比较。

7.在sample2.m文件中改变抽取倍率s (必须为正整数),重复4、5、6步,观察在不同抽取倍率s下的音频质量,(注意:在运行sample2.m之前必须将work中名为lei2的.wav音频文件删除,或在.m文件中wavwrite()中的保存文件名改为其它的名字。

)二、音频信号的时域滤波(音频数据的时域卷积)。

(一)、低通滤波1.打开Matlab并新建一.m文件,在.m文件中用y=wavread(‘lei.wav’)命令读入语音文件。

2.在m命令窗中输入如下命令,并加存为sample3.m,运行该m文件。

3.双击lei3音频文件,用耳机试听效果,并跟lei1的效果比较。

4.再加一级h(n)的低通滤波,重复2、3步,如下图:(注意:在运行lei2.m之前必须将work中名为lei3的.wav音频文件删除,或在.m文件中wavwrite()中的保存文件名改为其它的名字。

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wavefile='a.wav';
[y,fs,nbits]=wavread(wavefile);%读取信号,采样率和采样位数[10000,19999] sound(y,fs,nbits)
fs %采样频率这里每秒22050,发现采样频率为音频信号的典型值22050Hz nbits
Y=fft(y,1024);%数据点数
whos y
figure(1),
subplot(2,1,1),plot(y);title('原始信号波形');grid on
subplot(2,1,2),plot(abs(Y));title('原始信号频谱'); grid on%横坐标频率,纵坐标振幅%subplot(3,1,3),plot(angle(Y));title('原始信号相位');grid on
%双线性变换法设计的低通滤波器
fp=1000;%fp为通带频率
fc=1200;%fc为阻带起始频率
As=100;%As-阻带最小衰减(dB);
Ap=1;%Ap-通带波纹(dB);
fs1=fs;
wp=2*fp/fs1;%wp-椭圆滤波器通带截止角频率;
wc=2*fc/fs1;%Ws-椭圆滤波器阻带起始角频率;
[n,wn]=ellipord(wp,wc,Ap,As);
%n-椭圆滤波器最小阶数;
[b,a]=ellip(n,Ap,As,wn);%返回长度为n+1的滤波器系数行向量b和a, b为分子a 为分母
figure(2),freqz(b,a,512,fs1); %数字滤波器的频率响应函数,512表示选取单位圆的上半圆等间距的N个点作为频响输出;
x=filter(b,a,y);%一维数字滤波器,y2为滤波前输入,x为滤波结果序列
X=fft(x,1024);
figure(3),
subplot(2,1,1),plot(x);title('低通滤波后信号波形');grid on
subplot(2,1,2),plot(abs(X));title('低通滤波后信号频谱');grid on
sound(x,fs);
%分析图形,比较滤波前后时域波形和频域频谱。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %短时能量
y=y*2^nbits/2;
frameSize=256;
overlap=128;
%[y,fs,nbits]=wavReadInt(wavefile);
fprintf('length of %s is %g sec.\n',wavefile,length(y)/fs);
frameMat=buffer(y,frameSize,overlap);
frameNum=size(frameMat,2)
volume1=zeros(frameNum,1);
%volume2=zeros(frameNum,1);
for i=1:frameNum
frame=frameMat(:,i);
frame=frame-mean(frame);
volume1(i)=sum(abs(frame));
% volume2(i)=10*log10(sum(frame.^2));
end
time=(1:length(y))/fs;
frameTime=((0:frameNum-1)*(frameSize-overlap)+0.5*frameSize)/fs;
figure(4),plot(frameTime,volume1);ylabel('volume(Abs.sum)');title('短时能量')
%figure,plot(frameTime,volume2,'.-');ylabel('V olume(Decibels)');
xlabel('Time(sec)'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 短时过零率
overlap2=0;
frameMat2=buffer(y,frameSize,overlap);
%zcr1=sum(frameMat(1:end-1,:).*frameMat(2:end,:)<0);
zcr2=sum(frameMat(1:end-1,:).*frameMat(2:end,:)<=0);
time=(1:length(y))/fs;
frameNum=size(frameMat,2);
frameTime=((0:frameNum-1)*(frameSize-overlap)+0.5*frameSize)/fs;
%figure,plot(frameTime,zcr1,frameTime,zcr2);
%title('ZCR');xlabel('Time(sec)');legend('Method 1','Method 2');
figure(5),plot(frameTime,zcr2);
title('过零率');xlabel('Time(sec)');。

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